1.Основные этапы статистического наблюдения. Формы, виды и способы статистического наблюдения
2. Методологические и организационные вопросы статистического наблюдения. Понятия выборочного наблюдения
3.Отбор единиц в выборочную совокупность
4. Понятие статистической сводки и группировки. Виды группировок
5. Образование групп и интервалов группировки. Вторичная группировка
6. Ряды распределения
7. Графическое изображение рядов распределения (гистограмма, кумулята). Виды и способы графических изображений
8. Статистические таблицы, правила построения.
9. Абсолютные и относительные величины.
10. Виды и взаимосвязи относительных величин
11.Относительные величины динамики, планового задания, выполнения плана, структуры, сравнения и интенсивности
12. Сущность и значение средней величины
13. Качественная однородность совокупности, как основное условие использования средней величины
14. Виды средних и методы их расчета
15. Основные свойства средней арифметической.
16. Структурные средние - мода и медиана
17. Понятие вариации. Показатели вариации
18. Секционная диаграмма
19. Относительные показатели вариации
20. Виды дисперсий и правило их сложения. Коэффициент детерминации
21. Дисперсия альтернативного (качественного) признака
22. Понятие о выборочном исследовании
23. Отбор единиц в выборочную совокупность. Ошибка выборки
24. Малая выборка. Оптимальная численность выборки
25. Распространение выборочных результатов на генеральную совокупность
Причинно - следственные отношения и формы связи
26. Корреляция и регрессия, частная корреляция.
Предпосылки применения корреляционно - регрессионного анализа. Способы оценки параметров регрессии
27. Метод наименьших квадратов (МНК)
28. Матричная форма записи МНК
29. Оценка коэффициентов регрессии по матрице парных коэффициентов корреляции
30. Мультиколлинеарность
31. Оценка адекватности модели
32. Интерпретация моделей регрессии
33. Прогнозирование по регрессионным моделям
34. Нелинейные модели и представление их в матричном виде
35. Понятие статистических рядов динамики
36. Сопоставимость рядов динамики
37. Базисный и цепной абсолютный прирост
38. Темп роста и прироста
39. Средние показатели в рядах динамики.
40. Укрупнение интервалов
41. Сглаживание скользящей средней
42. Выравнивание с помощью МНК
43. Изучение сезонных явлений
44. Основы прогнозирования рядов динамики
45. Понятие индекса
47. Взаимосвязь индексов
46. Классификация индексов
48. Индексы переменного состава, постоянного состава и структурных сдвигов
Дисперсия альтернативного (качественного) признака
В статистике наряду с показателем вариации количественного признака определяется показатель вариации качественного или альтернативного признака.
Альтернативными называются 2 взаимоисключающих друг друга признака. Это признаки, которыми каждая отдельная единица совокупности либо обладает, либо не обладает. Наличие альтернативного признака принято обозначать через единицу, а отсутствие через 0. Долю единиц обладающих данным признаком обозначают через p (п), а долю единиц на обладающих данным признаком обозначают через q. При этом p+q=1.
Дисперсия альтернативного признака равна произведению доли единиц обладающих признаком и доли единиц не обладающих им.
Пример имеется совокупность новорождённых - 205 человек девочки 100
Доля девочек р=100/205=0,488
Доля мальчиков q =105/205=0,512
Дисперсия альт призн= 0,488*0,512= 0,2498
p+q не может быть >1
p*q не может быть >0.25.
Понятие о выборочном исследовании
Основными причинами использования выборочного наблюдения являются:
Повышение точности данных. Уменьшение числа единиц наблюдения резко снижает ошибки регистрации. Правда, за счет неполноты охвата единиц возникает ошибка репрезентативности; т.е. представительности выборочных данных. Но даже взятые вместе ошибка наблюдения для выборки плюс ошибка репрезентативности обеспечивают большую точность выборочных данных по сравнению с массовым сплошным наблюдением. Экономия материальных, трудовых, финансовых ресурсов и времени. Без выборки не обойтись, когда наблюдение связано с порчей наблюдаемых объектов. Это относится прежде всего к изучаемой качества продукции, которое основано на испытании образцов на вибрацию, упругость, разрыв и т.д. Всю продукцию, конечно же, таким испытаниям не подвергают, только отобранные образцы.
Та совокупность, из которой производится отбор, называется генеральной совокупностью. Отобранные данные составляют выборочную совокупность. Эти данные представляют интерес постольку, поскольку дают основание для суждений о параметрах и свойствах генеральной совокупности.
Таким образом, выборочный метод обладает следующими достоинствами:
относительно небольшие (по сравнению со сплошным наблюдением) материальные, трудовые и стоимостные затраты на сбор и данных (включая затраты на планирование и формирование выборки); оперативность получения результатов; широкая область применения; высокая достоверность результатов.
Все эти достоинства проявляются лишь при условии правильного решения проблем выборочного обследования. К ним относятся:
определение границ генеральной совокупности; разработка программы наблюдения и инструкций; определение основы для проведения выборки – списка единиц генеральной совокупности, сведений об их размещении и т.д.; установление допустимого размера погрешности и определение объема выборки; определение вида выборочного наблюдения; установление сроков проведения наблюдения; определение потребности в кадрах для проведения выборочного наблюдения, их подготовка; оценка точности и достоверности данных выборки, определение порядка их распространения на генеральную совокупность.
В статистике принято строго различать параметры и свойства генеральной совокупности и их оценки по данным выборки. С этой целью принята следующая система обозначений:
Таким образом, метод статистического вывода позволяет по данным выборок делать заключение о более большой совокупности, по которой мы не имеем исчерпывающих наблюдений.
Список использованной литературы:
